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新經濟下關于瀝青原油比價的思考(5000字干貨)

新經濟下關于瀝青原油比價的思考(5000字干貨)

來源:撲克投資家

  在原油初級產成品中,瀝青(3230, -40.00, -1.22%)作為有期貨品種上市的重要組成部分,成為上游煉化企業套期保值的關鍵品種,而瀝青原油比價一直以來都是利潤管理的標的。

  近年來,經濟形勢發生重大變化,高額利潤誘使產能急劇擴張,導致瀝青產能過剩;同時國家監管日趨嚴格,無論是稅收方面,還是環保方面。獨立煉廠昔日美好光景不再,經營狀況惡化,利潤處于負值區間,甚至負利潤成為常態。不論是基差套利還是瀝青原油比價套利,利潤空間也都被壓縮,以前的粗放式策略已經不再適用。

  另外,影響瀝青原油比價的因素頻繁變動,除原油、瀝青本身的價格外,還有一些長期來看并非固定成本的因素,比如:升貼水+代理費、匯率、增值稅稅率,也應得到足夠的關注。我們將煉化利潤的計算公式細化,將重要影響因素確定,隨后逐一分析,以求對瀝青原油比價的利潤管理方式有更深入的理解。

  報告內容

  (一)

  在原油初級產成品中,瀝青作為有期貨品種上市的重要組成部分,成為上游煉化企業套期保值的關鍵品種,而瀝青原油比價一直以來都是利潤管理的標的。近年來,影響瀝青原油比價的因素頻繁變動,除原油、瀝青本身的價格外,還有一些長期來看并非固定成本的因素也應受到足夠的重視。我們將煉化利潤的計算公式細化,將重要影響因素確定,隨后逐一分析,以求對瀝青原油比價的利潤管理方式有更深入的理解。

  綜合利潤=①全煉廠總產值-②原料到司成本-③全煉廠加工成本-④消費稅

  其中:

  ①全煉廠總產值=汽油產值+柴油產值+瀝青產值+其他產成品產值=∑(各產成品價格*收率)

  ②原料到司成本=(WTI+升貼水+代理費)*匯率*噸桶比*(1+增值稅稅率)+其他費用

  以馬瑞原油為例,升貼水+代理費在過去的兩年間大幅增長,定性判斷會使比價均值上移;人民幣匯率在過去三年的波動率超過10%;增值稅率自2018年5月起由17%下降至16%,自2019年4月起由16%下降至13%,定性判斷會使比價均值上移。

  1、貼水+代理費



  以馬瑞原油為例,升貼水+代理費在2016年1月前都是-4$/B的常數,隨后最低達到-5.3$/B,從17年起上漲趨勢明顯,17年5月上漲至-0.2$/B,最新19年5月的12.9$/B是截止目前的最新價位。升貼水+代理費月度調整幅度越來越大,且與輕重油價差的相關關系有所減弱,預測升貼水+代理費變化難度堪比預測短期原油價格變化難度,類比我們將短期原油價格分為高中低三擋的思路(例如目前WTI分別對應70$/B、60$/B、 50$/B),我們也可以將升貼水+代理費分為高中低三擋來考慮對應比價的操作。

  2、匯率



  根據上述煉化利潤公式,人民幣匯率每變化一個單位,比價變化=噸桶比*(1+增稅稅率)*瀝青價格/總收入*[1+(升貼水+代理費)/WTI],用目前的數據,即匯率如果從6.81變化到6.91,比值平均上移約0.8。在過去的三年中,匯率最大波動約0.7,對比值的影響高達5.6。例如在做多利潤時,若不鎖匯,則需要給出更高的比價來對沖貶值風險。

  3、增值稅稅率

  根據上述煉化利潤公式,增值稅稅率每變化一個單位,比價變化=噸桶比*匯率*瀝青價格/總收入*[1+(升貼水+代理費)/WTI],用目前的數據,即增值稅稅率如果從16%變化到13%,比值平均下移約1.5。

  4、利潤環境

  過去我們比價操作的前提環境是煉化利潤處于正值區間,盈利是常態,所以根據進口原油成本計算出一個利潤為零時的理論均值,這種做法在當時是可行的;但現在環境完全不一樣了,虧損成為了常態,并且不排除進一步擴大的可能性,因此依然根據利潤為零計算比價均值的做法就已經不符合實際情況了,必須要做出重大調整。

  
(二)

  瀝青和WTI原油比價頭寸是煉廠利潤管理的標的,由WTI價格直接推導出的是原料總成本(每單位重量),這個數值也就是各個成品銷售額之和為零時的總收入(每單位重量),進一步由此可以導出“總收入/WTI”的利潤平衡點,再根據各個成品單價和總收入的比值,推導出各個成品對WTI的均衡比值,這其中就包括“瀝青/WTI”比值的均衡值。然后再將市場當前的“瀝青/WTI”比值和均衡值對比,判斷當前值屬于高、低還是適中,進而做出是否操作和操作方向的決定。

  但上述邏輯是有一定使用條件的:在成本端,除了WTI價格這個主要因素之外,假設其他構成因素保持不變;但過去一年多時間,“貼水+代理費”出現了大幅上漲,高點和低點相差14美元/桶;而人民幣匯率過去三年的波動范圍在6.24-6.97,高低點波幅超過10%。在收入端,默認總收入大于總成本,市場總是處于盈利狀態,因此使用市場比價和均衡比價對比;但自從去年3月1日稅收政策趨緊后,盈利狀態很快轉為虧損狀態,并且時常虧損幅度嚴重,之前的對比模式就不再適用;嚴峻的新形勢之下,要求我們在預判WTI價格走勢時,還要推演出幾種不同虧損狀態,從而計算出瀝青的不同價格,以及對WTI比值;再用這些比值和當前比值進行對比,判斷是否存在交易機會。

  基于這些思考,“瀝青/WTI”比價的計算需要進一步精細化,在成本端盡可能將幾個構成因素都考慮進來。首先我們列出總成本公式:

  總成本 = (WTI + 貼水 + 代理費) * (1 + 關稅) * 匯率 * 噸桶比 + 運費/港雜費 + 加工成本

  設:WTI = p;

  貼水+代理費 = b;

  關稅 = t;

  匯率 = c;

  噸桶比 = r;

  運費/港雜費 = f,

  綜合煉化成本 = g;

  瀝青價格 / 總收入 = m;

  瀝青價格 / WTI = R;

  煉化利潤 = N。

  結合實際情況:

  R= 7.4693 * c * m + (7.4693 * b * c + 337.5 + N) * m / p

  進一步可以推導出:

  N= R * p / m - 7.4693 * c * p -7.4693 * b * c - 337.5

  根據R公式右側展示,影響R值共有5個參數:b、c、m、N和p。根據目前情況主觀判斷,對R影響從大到小應排序為:p、N、b、m和c。如果同時考慮5個變量對R的影響,細分情形會有很多種,譬如各自取值5種情況,則計算結果高達3125種。所以我們在這里要對計算公式進行“變形”,根據5個參數對R值得影響度,將最后兩個參數,即m和c,在“某一段時間”內默認為常數,“某一段時間”設定為一個月,即21個交易日。基于這個假設,c值基本符合要求,m值會有一些變化,因此需要對m值做21天平滑處理,將其變成“月度均值”。

  現在還剩余p、N和b三個參數,在二維excel平面上還是無法展開,所以需要再做進一步假設:

  將b分為高、中、低三種情況,分別設定為10.0、6.3和2.4;

  將p設定為縱軸,從高到低每隔10美元設定一檔,共計80、70、60、50、40和30六檔;

  將N設定為橫軸,從-500至500每隔100元設定一檔,共計11檔。

  經過上面假設和變形后,我們可以得出一個R值表 (因為b值只有三種假設,存在很大的“斷檔”現象,這三個值可以時常調整):



  (三)

  下面論述R公式和參數的關系

  1.R和p的關系(其他參數不變):

  從公式表面看,p和R好像呈負相關關系,即期價越低,比價越高,在上表中大部分情況下二者都是負相關;但是當“7.4693 * b * c + 337 + N”小于零時,二者呈正相關,如上表中,當b = 2.4,N = -500時,二者出現了明顯的正相關關系。

  2.R和b的關系(其他參數不變):

  從公式不難看出,b和R呈正相關,貼水每變化一個單位,比價的變化值為:7.4693 * c * m / p;從去年年初至今“貼水+代理費”上漲了14美元/桶,如果假設c = 6.71,m = 89.6%,p = 63.98,那么在此期間R值變化 = 14 * 7.4693 * 6.71 * 89.6% / 63.98 = 9.8。

  3.R和N的關系(其他參數不變):

  利潤和比價呈正相關,利潤每變化一個單位,比價的變化值為:m / p;在上表中,我們展示的利潤跳躍都是每檔100元,那么R每檔跳躍值 = 100 * 89.6% / 63.98 = 1.40。則當下-74元利潤對應的R值 = -74 - (-100) *1.40 / 100 + 55.3 = 55.7。

  4.R和c的關系(其他參數不變):

  將R公式變形,得到:

  R = c * 7.4693 * m * (1 + b / p) +(337 + N) * m / p;

  匯率和R呈正相關,根據目前 b = 10, p = 63.98,m = 89.6%,推導出c每變化1個單位,R值增加7.74,則當匯率絕對值每變化0.1(即由6.71變化到6.81),R值變化0.774,換言之,按照匯率最大波幅6.24至6.94推算,R值最大變化幅度 = (6.94 - 6.24) * 7.74 = 5.4。

  上述四個參數中,無疑p對R值的影響力度最大,而在四個參數中,p值變動也最頻繁,變化幅度也最大。在某一特定時期內,譬如一個月,匯率c和貼水b幾乎沒有變化,可以認為是固定值。而利潤N每天都會有變化,但基于目前“產能過剩”的考慮,N值應該長久處于負值區間,并且后期走勢無非三種情況:持平、惡化和改善三種情況,此處我們首先考慮N值在一個月內持平的情況。

  根據上述假設,在其他參數不變的情況下,只有p值變化,從而導致R值變化,引發內盤和外盤兩個單邊頭寸盈虧絕對值不一致,從而有可能實現盈利。

  設:

  瀝青和WTI原油月初價格分別為s1和p1(已知),則R1 = s1 / p1;

  又預測WTI月末價格為p2(假設已知);

  又,c、b、m和N為固定(已知);

  月末瀝青價格為s2(未知)。

  問題:

  月初建立“瀝青/WTI”內外盤套利頭寸,月末平倉,在只有s和p發生變化情況下,其他參數、尤其是在利潤不變的前提下,套利的盈虧結果?

  計算過程:

  假設單邊頭寸都為1萬噸瀝青貨值,單位為“萬元”。

  可得:

  月末總收入 =(p2+b)*1.13*6.61*c+337.5+N

  則:  

  s2 = m*月末總收入 = m*[(p2+b)*1.13*6.61*c+337.5+N]

  同理:

  s1 = m*月初總收入 = m*[(p1+b)*1.13*6.61*c+337.5+N]

  則瀝青(內盤)價值變動:  

  s2 – s1 = 7.4693 * c* m * (p2 – p1)

  內盤1萬噸瀝青貨值換算成外盤數量:

  WTI數量(萬桶) = s1 / c / p1

  則外盤(WTI原油)價值變動(換算成人民幣):

  (p2 – p1) * s1 / c / p1 * c = (p2 – p1)* s1 / p1 = (p2 – p1) * R1

  內外盤價值變動比較:

  = 內盤價值變動 – 外盤價值變動

  = 7.4693 * c * m * (p2– p1) - (p2 – p1) *R1

  = (7.4693 * c * m – R1) * (p2 – p1)

  將 c = 6.7186,m = 89.6% 帶入公式,可得:

  = (44.96 – R1) * (p2 – p1)

  注:從2018年初至今,m的范圍為:74%-88%,c的范圍為6.46-6.89,那么我們可以計算出“7.4693 * c * m”的范圍為:35.70 – 45.29。如果將m的上限擴展至92%,那么參數的范圍為:35.70 – 47.35。

  我們回到比價表,只有當b = 2.4,利潤 = -500時,R1小于44.96,即44.96 – R1 > 0;而除此之外的大多數情況下,R1值都會大于44.96,即 44.96 – R1 <0。

  換言之,一般情況下,當內外盤價格都走高時(即月末價格大于月初價格:s2 > s1,p2 > p1),內盤價值變動額度小于外盤價值變動幅度,反之亦然。

  由此我們可以推論:

  1.在保持其他參數不變、尤其是利潤不變情況下,當期貨價格走高時(相應的比價變小),賣出內盤買入外盤,可以實現正利潤,利潤值為:

  (R1 – 44.96) * (p2 – p1)

  2.在保持其他參數不變、尤其是利潤不變情況下,當期貨價格走低時(相應的比價變大),買入內盤賣出外盤,可以實現正利潤,利潤值為:

  (R1 – 44.96) * (p1 – p2)

  實例檢驗:

  根據目前比值表真實數據,將p1 =63.91和R1 = 55.7帶入公式,假設p2 = 50.00,則1萬噸瀝青和WTI原油套利的利潤為:

  (55.7 – 44.96) * (63.91 – 50.00) = 149(萬元)

  如果p2 = 40.00,則1萬噸套利利潤 = 256 (萬元)。

  繼續推導:

  目前我們繼續認為,二三季度原油上沖后迅即見頂,然后轉入大幅回調,預測Brent頂點在75.00附近,WTI在67.00左右,回調目標位:Brent-50.00,WTI-43.00;并預判今年山東煉廠利潤在-200至+100元之間。那么在貼水、匯率和瀝青/總收入不變的情況下,比價R的大致區間便可勾勒出來,如下圖所示:



  列出套利公式:

  (R1 -7.4693 * c * m)* (p1 –p2)

  將c和m當期值帶入,可得:

  (R1 – 44.96) * (p1 –p2)

  則在其他參數不變的情況下,原油價格每變動10美元/桶,每1萬噸瀝青貨值的內外盤套利的利潤空間為:

  最小:(53.1 – 44.96)* 10 = 81.4 (萬元)

  最大:(61.8 – 44.96)* 10 = 168.4 (萬元)

  謹慎考慮:如果第二季度原油價格繼續上攻,瀝青價格上漲幅度很可能會小于原油,導致比價變小;但同期瀝青對總收入比價,即m也會變小。所以影響因素一正一反,對內外盤套利利潤影響不大。

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